<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    <META NAME="ROBOTS" CONTENT="NOINDEX, NOFOLLOW">
    <link rel="icon" href="../images/logo/logo.png" type="image/x-icon">
    <link rel="shortcut icon" href="../images/logo/logo.png"
          type="image/x-icon">
    <title>浏阳德塔软件开发有限公司 女娲计划</title>
</head>
<body style="Max-width: 700px; text-align:center; margin:auto;">
<div style="text-align:left; Max-width: 680px; margin-left:15px;">
    <a href="../">上一页</a>
    <br/>
    <br/>
    <br/>第一章_德塔自然语言图灵系统
    <br/> 作者: 罗瑶光, Author:Yaoguang.Luo<br/>
    <br/> 基础应用: 元基催化与肽计算 编译机的语言分析机
    <br/>
    关于作文辅导能力的文字描述 <br/>
    作者在已经归纳出名词, 动词, 形容词出现于文中的比重的数据基础上, 于是展开深层次的分析计算,
    目的是能够迅速了解一篇文章的习惯特征和写法风格, 以及作者的写作思维状态和写作水平. 于是开始
    该组件函数包装设计. 首先作者设计了简单的名词, 动词, 形容词, 谓词, 介词等在全文的比重计算,
    于是跟进了关于包含其 三字词的名词, 形容词, 和其四字词类(高级词汇, 作者定义了 二字以上形容
    词为高级修饰词汇, 二字以上名词为高级状语, 定义词汇, 以此类推)的比重归纳计算, 以及三字词,
    四字词的名, 形在文中 对比 所有名, 形词的比重计算. 这种方法能够迅速的理解作文的写作水平,
    举例文中形容词占比较少, 所以散文艺术比重0. 1578比较低, 测试数据展示偏向于议论0.47368和
    学习0.40983. 为了让比重数据计算的更加精准, 作者设计了重要指数比重, 如有效词汇的定义,
    举例 全文中介词的价值比重 在此计算组件中 是没有深刻含义的, 如‘的’字,‘啊’字,‘逗号’符号等
	这些标识. 这个算法体系可以持续优化, 如 在非文言文的文章进行 增加单字词也定义为非有效词汇
	进行过滤, 可用于分析其写作能力的精确数据评估. 描述人 罗瑶光 <br/>
    <br/>
    <img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/1/1_13.jpg"
         alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    Implements an essay of tutorial ability. <br/>
    The author expanded a deep analyst after he had already concluded the
    ratios, weights and reflections. The purpose of development quickly to
    make a recognition of personal and feature-habit, written style,
    emotional status and educational level. The corpus, speeches and
    definitions contained POS, Distance, SVO, word length and weight. The
    calculation of NLP could easily make an assessment of educational
    level. For example, at above picture, the input string contained a few
    adjectives, so the ratio-result of prose seemed more lower was 0.1578.
    The score absolutely trended to an argumentation and statement, was
    0.47368 and 0.40983. Recently Deta NLP algorithms could make a
    sustainable optimization by increasing more components from filters,
    determinations, definitions, PCA and article-types. <br/>
    <br/>
    应用 <br/>

</div>
</body>